A differenza dei digital twin tradizionali, che vengono utilizzati principalmente per il monitoraggio e l'analisi, i digital twin eseguibili sono modelli attivi e dinamici in grado di rispondere agli input, simulare scenari e prendere decisioni in modo autonomo o con l'intervento umano. Il digital twin eseguibile (o xDT). In altre parole, l'xDT è un digital twin su un chip. L'xDT utilizza i dati provenienti da un numero relativamente ridotto di sensori incorporati nel prodotto fisico per eseguire simulazioni in tempo reale utilizzando modelli di ordine ridotto. Con i dati offerti da quel numero ridotto di sensori, può prevedere lo stato fisico in qualsiasi punto dell'oggetto, anche in quelli in cui sarebbe impossibile posizionare i sensori.
Simulazione e interazione in tempo reale
I digital twin eseguibili (xDT) sono in grado di simulare il comportamento e le prestazioni dell'asset fisico o del sistema in tempo reale. Possono rispondere agli input, simulare diverse condizioni operative e interagire dinamicamente con sistemi esterni o utenti.
Autonomia e processo decisionale
I digital twin eseguibili (xDT) possono prendere decisioni in modo autonomo sulla base di regole, algoritmi o modelli di machine learning predefiniti. Possono analizzare i dati, prevedere i risultati e intraprendere azioni per ottimizzare le prestazioni o rispondere al mutare delle condizioni.
Controllo a ciclo chiuso
I digital twin eseguibili (xDT) spesso operano in un sistema di controllo a ciclo chiuso, in cui i dati in tempo reale provenienti da sensori e attuatori vengono reinseriti nel modello virtuale per regolare i parametri, ottimizzare le prestazioni e mantenere le condizioni operative desiderate.
Analisi predittiva e ottimizzazione
I digital twin eseguibili (xDT) utilizzano tecniche di analisi predittiva e ottimizzazione per prevedere il comportamento futuro, identificare potenziali problemi o opportunità e consigliare azioni per migliorare le prestazioni o mitigare i rischi.
Integrazione con le tecnologie IoT e AI
I digital twin eseguibili (xDT) sfruttano i sensori dell'Internet of Things (IoT), la connettività e gli algoritmi di intelligenza artificiale (AI) per raccogliere dati in tempo reale, analizzare modelli complessi e prendere decisioni informate. Possono anche incorporare modelli di machine learning per il comportamento adattivo e il miglioramento continuo.
Adattamento e apprendimento dinamici
I digital twin eseguibili (xDT) sono in grado di apprendere dall'esperienza e di adattarsi ai cambiamenti dell'ambiente o delle condizioni operative nel tempo. Possono aggiornare continuamente modelli, parametri e strategie in base ai nuovi dati e feedback.
I digital twin eseguibili trovano applicazione in vari settori, tra cui quelli manifatturiero, energetico, dei trasporti, sanitario e delle città intelligenti. Consentono la manutenzione predittiva, il funzionamento autonomo, l'ottimizzazione dei processi e il supporto decisionale in sistemi complessi in cui il monitoraggio e il controllo in tempo reale sono fondamentali. Nel complesso, i digital twin eseguibili, con le loro funzionalità avanzate per la simulazione, i processi decisionali e l'ottimizzazione in tempo reale di asset e sistemi fisici, rappresentano l'evoluzione più recente della tecnologia dei digital twin. Un digital twin eseguibile è una forma avanzata di digital twin che non solo rappresenta una replica virtuale di un asset o di un sistema fisico, ma ha anche la capacità di eseguire, simulare e interagire con il modello virtuale in tempo reale.
Modelli basati sulla fisica
Un digital twin eseguibile basato sulla fisica si basa su modelli matematici che descrivono il comportamento fisico del sistema replicato. Questi modelli si basano in genere sui principi fondamentali della fisica, come quelli della meccanica, della termodinamica, della fluidodinamica, dell'elettromagnetismo e così via. Risolvendo le equazioni che governano questi fenomeni fisici, il digital twin può simulare il comportamento del sistema reale in un ambiente virtuale.
Simulazione di processi fisici
Il digital twin simula i processi fisici e le interazioni all'interno del sistema utilizzando modelli basati sulla fisica. Questo gli consente di prevedere come si comporterà il sistema in diverse condizioni operative e in presenza di diversi input e scenari.
Simulazione in tempo reale
Un digital twin eseguibile basato su modelli fisici può simulare il comportamento del sistema fisico in tempo reale o quasi in tempo reale. Questo consente un'interazione dinamica e un processo decisionale basato sullo stato attuale del sistema e del relativo ambiente.
Controllo a ciclo chiuso
I digital twin eseguibili basati sulla fisica spesso operano in un sistema di controllo a ciclo chiuso, in cui i dati in tempo reale provenienti da sensori e attuatori vengono utilizzati per regolare i parametri di simulazione e controllare il comportamento del modello virtuale. Questo consente al digital twin di mantenere le condizioni operative desiderate e ottimizzare le prestazioni.
Validazione e verifica
I modelli basati sulla fisica utilizzati nei digital twin eseguibili devono essere validati e verificati per garantirne l'accuratezza e l'affidabilità. Questo comporta il confronto dei risultati della simulazione con le misurazioni reali e i dati sperimentali per verificare che il digital twin rappresenti accuratamente il sistema fisico.
Sebbene nei digital twin eseguibili sia comunemente utilizzata la modellazione basata sulla fisica, è importante notare che possono essere impiegati anche altri approcci di modellazione, come la modellazione basata sui dati, i modelli empirici o i modelli ibridi, che combinano tecniche basate sulla fisica e tecniche basate sui dati, a seconda dei requisiti e dei vincoli specifici dell'applicazione.
